Bir Fotovoltaik Güç Sisteminin Üretiminin Çok Boyutlu Tahmin Filtreleri ile Modellenmesi

Akıl l ı şebekeler i le birlikte farklı üretim kaynaklarının şebekeye entegre edilebilmesi, yenilenebilir enerjika yna klarını daha da özel bir noktaya getirmiştir. Bu kaynakların hem sürdürülebilir hem de çevre dostuol maları en büyük a vantajlarıdır. En önemli yenilenebilir enerji kayna kl a rında n bi ri s i ol a n güneşten,el ektrik üretecek bi r s i s temi n ta s a rımı ve yöneti mi i çi n bu s i s temden üreti l ecek gücün ta hmi nedi lebilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada Afyon Kocatepesi Üniversitesi kampüs alanına tesis edilmişbi r güneş enerji sisteminin üretiminin doğru bir şekilde ta hmi n edi l mes i a ma çl a nmıştır. Bu a ma çl aüreti m tesisinden toplanan bir yıl lık veriler kullanılmış ve modelleme için çok boyutlu doğrus a l ta hmi nfi l treleri (MDLPF) kullanılmıştır. Saatlik olarak toplanan bir yıllık sıcaklık, üretim ve güneş ışınımı verileri ,s a tırları günlere, sütunları saatlere karşılık gelen resimlere çevrilmiş ve uygun filtre şablonu kullanıla ra kgüç s i steminin üretimi modellenmiştir. El de edilen sonuçlar MDLP fi ltrelerin güç s i s temi ni n üreti mi nimodel l emedeki ba şa rıs ını orta ya koymuştur.

Modeling of a Photovoltaic Power Unit’s Generation by Multi- dimensional Linear Prediction Filters

Integration of different production resources to the gri d by the development on smart gri ds, renewable energy resources ha ve been brought to a more s peci fi c poi nt. The grea tes t a dva nta ge of thes e res ources i s that they a re both s ustainable a nd environmentall y fri endl y. To des i gn a nd ma na ge a n el ectricity production system from the s un whi ch i s one of the mos t i mporta nt renewa bl e energy s ources, prediction of the energy which will be produced is very i mportant. In this s tudy, i t i s a i med to predi ct the production of the solar energy s ystem that is built on ca mpus a rea of the Afyon Koca tepe Uni versity. For this purpose, one-year data collected from PV s ystem is us ed a nd mul ti -di mens i ona l l i near prediction filters a re used for modeling. One year temperature, production a nd s ol a r ra di a ti on da ta which are collected hourly, a re converted to i mages which one’s rows and columns correspond to da ys a nd hour, respectively a nd the production of the power sys tem is modeled by us i ng proper fi l ter template. Obtained results prove that the MDLP fi l ters ha ve a good performa nce on model i ng the producti on of the power s ys tem.

___

  • Akarslan E, Hocaoǧlu FO, Edizkan R. "A novel M-D (multi- dimensional) linear prediction filter approach for hourly solar radiation forecasting". Energy 73, 978– 986, 2014.
  • Akarslan E, Hocaoglu FO. "A novel adaptive approach for hourly solar radiation foreca sting". Renewable Energy 87, 628–633, 2016.
  • Akarslan E, Hocaoglu FO. "An application of MDLPF models for solar radiation forecasting". International Journal of Smart Grid and Clean Energy 4(4), 299- 304, 2015.
  • Akarslan E, Hocaoǧlu FO, Edizkan R. "Novel short term solar irradiance forecasting models". Renewable Energy 123, 58–66, 2018.
  • Bessa RJ, Trindade A, Silva CSP, Miranda V. "Probabilistic solar power forecasting in smart grids using distributed information". International Journal of Electrical Power & Energy Systems 72,16–23, 2015.
  • Çinar SM, Hocaoğlu FO, Orhun M. "A remotely accessible solar tracker system design". Journal of Renewable and Sustainable Energy 6(3), 033143, 2014.
  • De Giorgi MG, Congedo PM, Malvoni M, Laforgia D. "Error analysis of hybri d photovoltaic power forecasting models: A case study of mediterranean climate". Energy Conversion and Management 100, 117–130, 2015.
  • Huang J, Perry M. "A semi -empirical approach using gradient boosting and k-nearest neighbors regression for GEFCom2014 probabilistic solar power forecasting". International Journal of Forecasting 32, 1081–1086, 2016.
  • İzgi E, Öztopal A, Yerli B, Kaymak MK, Şahin AD. "Short– mid-term solar power prediction by using artificial neural networks". Solar Energy 86, 725–733, 2012.
  • Lin K-P, Pai P-F. "Solar power output forecasting using evolutionary seasonal decomposition least-square support vector regression". Journal of Cleaner Production 134, 456–462, 2016.
  • Liu J, Fang W, Zhang X, Yang C. "An Improved Photovoltaic Power Forecasting Model With the Assistance of Aerosol Index Data". IEEE Transactions on Sustainable Energy 6,434–442, 2015.
  • Mellit A, Massi Pavan A, Lughi V. "Short-term forecasting of power production in a large-scale photovoltaic plant". Solar Energy 105, 401–413, 2014.
  • Moustris KP, Ziomas IC, Paliatsos AG. "3-Day-Ahead Forecasting of Regional Pollution Index for the Pollutants NO2, CO, SO2, and O3 Using Artificial Neural Networks in Athens, Greece". Water, Air, & Soil Pollution 209, 29–43, 2009.
  • Nastos PT, Paliatsos AG, Koukouletsos KV, Larissi IK, Moustris KP. "Artificial neural networks modeling for forecasting the maximum daily total precipitation at Athens, Greece". Atmospheric Research 144, 141– 150, 2014.
  • Wang F, Zhen Z, Mi Z, Sun H, Su S, Yang G. "Solar irradiance feature extraction and support vector machines based weather status pattern recognition model for short-term photovoltaic power forecasting". Energy and Buildings 86, 427–438, 2015.
Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 6 Sayı
  • Başlangıç: 2015
  • Yayıncı: AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ